Fondements mathématiques des neurosciences

Avis des lecteurs

Résumé:

Ce livre est une introduction complète et attrayante aux neurosciences théoriques, en particulier à leurs fondements mathématiques. S'il est vivement recommandé aux étudiants de troisième cycle et aux chercheurs, il n'est pas forcément adapté aux débutants. Certains critiques soulignent sa couverture encyclopédique et le traitement détaillé des techniques mathématiques en neurosciences, tandis que d'autres soulignent le manque d'explications accessibles pour ceux qui n'ont pas de solides connaissances en mathématiques.

Avantages:

⬤ Introduction intéressante aux neurosciences théoriques
⬤ couverture complète et approfondie des sujets
⬤ indispensable pour les étudiants de troisième cycle et les chercheurs
⬤ sert d'excellent ouvrage de référence
⬤ bonnes descriptions des concepts des neurosciences et des applications mathématiques.

Inconvénients:

⬤ Ne convient pas aux débutants
⬤ peut nécessiter des ressources supplémentaires pour des explications complètes de certains sujets
⬤ convient mieux aux mathématiciens qu'aux novices en neurosciences
⬤ moins descriptif et accessible pour ceux qui cherchent à apprendre les mathématiques impliquées.

(basé sur 6 avis de lecteurs)

Titre original :

Mathematical Foundations of Neuroscience

Contenu du livre :

On peut dire que le domaine des neurosciences informatiques a commencé avec l'article de Hodgkin et Huxley, publié en 1952, dans lequel ils décrivent, à l'aide d'équations différentielles partielles non linéaires, la genèse du potentiel d'action dans l'axone géant du calmar. Ces équations et les méthodes issues de cette combinaison de modélisation et d'expériences ont depuis constitué la base de presque tous les modèles ultérieurs de cellules actives.

Le modèle Hodgkin-Huxle, ainsi qu'un grand nombre d'équations implicites qui en ont été dérivées, ont inspiré le développement de nouvelles et belles mathématiques. Les systèmes dynamiques et les méthodes informatiques sont désormais utilisés pour étudier les modèles d'activité dans une variété de systèmes neuronaux. Les expérimentateurs et les théoriciens reconnaissent de plus en plus que les questions soulevées par les neurosciences et l'analyse mathématique des modèles neuronaux offrent des possibilités uniques de collaboration interdisciplinaire en matière de recherche et d'enseignement.

Ce livre est motivé par le besoin perçu d'une vue d'ensemble de la façon dont les systèmes dynamiques et l'analyse computationnelle ont été utilisés pour comprendre les types de modèles issus des neurosciences. Nous espérons qu'il contribuera à stimuler un nombre croissant de collaborations entre les mathématiciens et autres thésards, à la recherche de problèmes intéressants et pertinents en mathématiques appliquées et en systèmes dynamiques, et les neuroscientifiques, à la recherche de nouvelles façons de penser les mécanismes biologiques sous-jacents aux données expérimentales.

Ce livre est né de plusieurs cours que les auteurs ont enseignés. L'un d'entre eux est un cours de troisième cycle en neurosciences computationnelles auquel participent des étudiants issus des domaines de la psychologie, des mathématiques, de l'informatique, de la physique et des neurosciences.

Autres informations sur le livre :

• ISBN : 9781461426219
• Auteur : Bard Ermentrout G.
• Éditeur : Springer Nature
• Langue : anglais
• Reliure : Broché